---
title: "性能优化和最佳实践"
---

# 模块 13: 性能优化和最佳实践

## 概述

在本模块中，我们将探索 C 编程中的高级性能优化技术和最佳实践。与 JavaScript 不同，JavaScript 的优化通常由 JIT 编译器处理，而 C 语言让你可以直接控制机器级别的性能。

## 学习目标

- 理解编译器优化选项及其效果
- 掌握内联函数及其性能优势
- 学习缓存友好代码设计原则
- 实现算法优化技术
- 应用内存优化策略
- 有效使用性能分析工具

## 编译器优化选项

### JavaScript vs C 优化

在 JavaScript 中，优化主要由 V8 引擎的 JIT 编译器处理。在 C 中，你可以通过编译器标志和代码结构直接控制优化。

<UniversalEditor title="编译器优化对比" compare={true}>
```javascript !! js
// JavaScript: V8 自动处理优化
function fibonacci(n) {
    if (n <= 1) return n;
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}

// V8 会自动优化这个函数
const result = fibonacci(10);
console.log(result);
```

```c !! c
// C: 手动优化控制
#include <stdio.h>

// 无优化版本
int fibonacci_unoptimized(int n) {
    if (n <= 1) return n;
    return fibonacci_unoptimized(n - 1) + fibonacci_unoptimized(n - 2);
}

// 内联优化版本
static inline int fibonacci_optimized(int n) {
    if (n <= 1) return n;
    return fibonacci_optimized(n - 1) + fibonacci_optimized(n - 2);
}

int main() {
    // 编译命令: gcc -O2 -o program program.c
    int result = fibonacci_optimized(10);
    printf("Fibonacci(10) = %d\n", result);
    return 0;
}
```
</UniversalEditor>

### 常用编译器标志

<UniversalEditor title="编译器优化标志" compare={true}>
```javascript !! js
// JavaScript: Node.js 优化标志
// node --max-old-space-size=4096 --optimize-for-size script.js

function processLargeArray(arr) {
    return arr.map(x => x * 2).filter(x => x > 10);
}

const largeArray = Array.from({length: 1000000}, (_, i) => i);
const result = processLargeArray(largeArray);
console.log(result.length);
```

```c !! c
// C: GCC 优化标志
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// 使用不同优化级别编译:
// gcc -O0 -o program program.c    (无优化)
// gcc -O1 -o program program.c    (基本优化)
// gcc -O2 -o program program.c    (更多优化)
// gcc -O3 -o program program.c    (激进优化)
// gcc -Os -o program program.c    (优化大小)

void process_large_array(int* arr, int size, int* result, int* result_size) {
    int count = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        int doubled = arr[i] * 2;
        if (doubled > 10) {
            result[count++] = doubled;
        }
    }
    *result_size = count;
}

int main() {
    const int size = 1000000;
    int* arr = malloc(size * sizeof(int));
    int* result = malloc(size * sizeof(int));
    int result_size;
    
    // 初始化数组
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        arr[i] = i;
    }
    
    process_large_array(arr, size, result, &result_size);
    printf("处理了 %d 个元素\n", result_size);
    
    free(arr);
    free(result);
    return 0;
}
```
</UniversalEditor>

## 内联函数

### JavaScript vs C 内联函数

JavaScript 引擎自动内联函数，而 C 需要显式的内联声明。

<UniversalEditor title="内联函数对比" compare={true}>
```javascript !! js
// JavaScript: V8 自动内联小函数
function add(a, b) {
    return a + b;
}

function multiply(a, b) {
    return a * b;
}

// 这些调用很可能被 V8 内联
let sum = 0;
for (let i = 0; i < 1000000; i++) {
    sum += add(i, 1);
    sum += multiply(i, 2);
}
console.log(sum);
```

```c !! c
// C: 显式内联函数
#include <stdio.h>

// 内联函数声明
static inline int add(int a, int b) {
    return a + b;
}

static inline int multiply(int a, int b) {
    return a * b;
}

int main() {
    int sum = 0;
    
    // 这些函数调用将被编译器内联
    for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
        sum += add(i, 1);
        sum += multiply(i, 2);
    }
    
    printf("总和: %d\n", sum);
    return 0;
}
```
</UniversalEditor>

### 内联函数最佳实践

<UniversalEditor title="内联函数最佳实践" compare={true}>
```javascript !! js
// JavaScript: 小函数自动优化
function calculateDistance(x1, y1, x2, y2) {
    const dx = x2 - x1;
    const dy = y2 - y1;
    return Math.sqrt(dx * dx + dy * dy);
}

// 在紧密循环中使用 - V8 会优化
function processPoints(points) {
    let totalDistance = 0;
    for (let i = 0; i < points.length - 1; i++) {
        totalDistance += calculateDistance(
            points[i].x, points[i].y,
            points[i + 1].x, points[i + 1].y
        );
    }
    return totalDistance;
}
```

```c !! c
// C: 对性能关键函数使用显式内联
#include <stdio.h>
#include <math.h>

// 小的、频繁调用的函数适合内联
static inline double calculate_distance(double x1, double y1, 
                                       double x2, double y2) {
    double dx = x2 - x1;
    double dy = y2 - y1;
    return sqrt(dx * dx + dy * dy);
}

// 避免对大函数使用内联
static inline void process_large_data(int* data, int size) {
    // 这个函数太大不适合内联 - 编译器可能忽略内联提示
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        // 复杂处理...
        data[i] = data[i] * 2 + 1;
    }
}

int main() {
    double points[][2] = {{1.0, 1.0}, {2.0, 2.0}, {3.0, 3.0}};
    int num_points = 3;
    
    double total_distance = 0.0;
    for (int i = 0; i < num_points - 1; i++) {
        total_distance += calculate_distance(
            points[i][0], points[i][1],
            points[i + 1][0], points[i + 1][1]
        );
    }
    
    printf("总距离: %.2f\n", total_distance);
    return 0;
}
```
</UniversalEditor>

## 缓存友好代码设计

### 内存访问模式

<UniversalEditor title="缓存友好数组访问" compare={true}>
```javascript !! js
// JavaScript: 数组访问通常是缓存友好的
function processMatrix(matrix) {
    const rows = matrix.length;
    const cols = matrix[0].length;
    let sum = 0;
    
    // 行优先访问（在大多数语言中都是缓存友好的）
    for (let i = 0; i < rows; i++) {
        for (let j = 0; j < cols; j++) {
            sum += matrix[i][j];
        }
    }
    
    return sum;
}

const matrix = Array.from({length: 1000}, () => 
    Array.from({length: 1000}, (_, i) => i)
);
console.log(processMatrix(matrix));
```

```c !! c
// C: 显式缓存友好设计
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define ROWS 1000
#define COLS 1000

// 缓存友好: 行优先访问
int process_matrix_row_major(int matrix[ROWS][COLS]) {
    int sum = 0;
    
    // 按行优先顺序访问元素（缓存友好）
    for (int i = 0; i < ROWS; i++) {
        for (int j = 0; j < COLS; j++) {
            sum += matrix[i][j];
        }
    }
    
    return sum;
}

// 缓存不友好: 列优先访问
int process_matrix_column_major(int matrix[ROWS][COLS]) {
    int sum = 0;
    
    // 按列优先顺序访问元素（缓存不友好）
    for (int j = 0; j < COLS; j++) {
        for (int i = 0; i < ROWS; i++) {
            sum += matrix[i][j];
        }
    }
    
    return sum;
}

int main() {
    int (*matrix)[COLS] = malloc(ROWS * sizeof(*matrix));
    
    // 初始化矩阵
    for (int i = 0; i < ROWS; i++) {
        for (int j = 0; j < COLS; j++) {
            matrix[i][j] = i + j;
        }
    }
    
    int sum1 = process_matrix_row_major(matrix);
    int sum2 = process_matrix_column_major(matrix);
    
    printf("行优先总和: %d\n", sum1);
    printf("列优先总和: %d\n", sum2);
    
    free(matrix);
    return 0;
}
```
</UniversalEditor>

### 数据结构优化

<UniversalEditor title="数据结构缓存优化" compare={true}>
```javascript !! js
// JavaScript: 对象和数组由引擎优化
class Particle {
    constructor(x, y, vx, vy, mass) {
        this.x = x;
        this.y = y;
        this.vx = vx;
        this.vy = vy;
        this.mass = mass;
    }
}

// 对象数组 - V8 优化访问模式
function updateParticles(particles) {
    for (let particle of particles) {
        particle.x += particle.vx;
        particle.y += particle.vy;
    }
}

const particles = Array.from({length: 1000}, () => 
    new Particle(Math.random(), Math.random(), 1, 1, 1)
);
updateParticles(particles);
```

```c !! c
// C: 数组结构 (SoA) 以获得更好的缓存性能
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// 结构数组 (AoS) - 缓存友好性较差
typedef struct {
    double x, y, vx, vy, mass;
} Particle_AoS;

// 数组结构 (SoA) - 更缓存友好
typedef struct {
    double* x;
    double* y;
    double* vx;
    double* vy;
    double* mass;
    int count;
} Particle_SoA;

void update_particles_aos(Particle_AoS* particles, int count) {
    for (int i = 0; i < count; i++) {
        particles[i].x += particles[i].vx;
        particles[i].y += particles[i].vy;
    }
}

void update_particles_soa(Particle_SoA* particles) {
    for (int i = 0; i < particles->count; i++) {
        particles->x[i] += particles->vx[i];
        particles->y[i] += particles->vy[i];
    }
}

int main() {
    const int count = 1000;
    
    // AoS 方法
    Particle_AoS* particles_aos = malloc(count * sizeof(Particle_AoS));
    for (int i = 0; i < count; i++) {
        particles_aos[i].x = (double)rand() / RAND_MAX;
        particles_aos[i].y = (double)rand() / RAND_MAX;
        particles_aos[i].vx = 1.0;
        particles_aos[i].vy = 1.0;
        particles_aos[i].mass = 1.0;
    }
    
    // SoA 方法
    Particle_SoA particles_soa = {
        .x = malloc(count * sizeof(double)),
        .y = malloc(count * sizeof(double)),
        .vx = malloc(count * sizeof(double)),
        .vy = malloc(count * sizeof(double)),
        .mass = malloc(count * sizeof(double)),
        .count = count
    };
    
    for (int i = 0; i < count; i++) {
        particles_soa.x[i] = (double)rand() / RAND_MAX;
        particles_soa.y[i] = (double)rand() / RAND_MAX;
        particles_soa.vx[i] = 1.0;
        particles_soa.vy[i] = 1.0;
        particles_soa.mass[i] = 1.0;
    }
    
    update_particles_aos(particles_aos, count);
    update_particles_soa(&particles_soa);
    
    // 清理
    free(particles_aos);
    free(particles_soa.x);
    free(particles_soa.y);
    free(particles_soa.vx);
    free(particles_soa.vy);
    free(particles_soa.mass);
    
    return 0;
}
```
</UniversalEditor>

## 算法优化

### 循环优化

<UniversalEditor title="循环优化技术" compare={true}>
```javascript !! js
// JavaScript: 循环优化
function sumArray(arr) {
    let sum = 0;
    const len = arr.length; // 缓存长度
    
    // 展开循环以获得更好性能
    for (let i = 0; i < len; i += 4) {
        if (i < len) sum += arr[i];
        if (i + 1 < len) sum += arr[i + 1];
        if (i + 2 < len) sum += arr[i + 2];
        if (i + 3 < len) sum += arr[i + 3];
    }
    
    return sum;
}

const array = Array.from({length: 1000000}, (_, i) => i);
console.log(sumArray(array));
```

```c !! c
// C: 高级循环优化
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// 循环展开以获得更好性能
int sum_array_unrolled(int* arr, int size) {
    int sum = 0;
    int i;
    
    // 按 4 展开循环
    for (i = 0; i < size - 3; i += 4) {
        sum += arr[i] + arr[i + 1] + arr[i + 2] + arr[i + 3];
    }
    
    // 处理剩余元素
    for (; i < size; i++) {
        sum += arr[i];
    }
    
    return sum;
}

// 向量化友好循环
int sum_array_vectorized(int* arr, int size) {
    int sum = 0;
    
    // 编译器可以向量化的简单循环
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        sum += arr[i];
    }
    
    return sum;
}

int main() {
    const int size = 1000000;
    int* arr = malloc(size * sizeof(int));
    
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        arr[i] = i;
    }
    
    int sum1 = sum_array_unrolled(arr, size);
    int sum2 = sum_array_vectorized(arr, size);
    
    printf("展开循环总和: %d\n", sum1);
    printf("向量化总和: %d\n", sum2);
    
    free(arr);
    return 0;
}
```
</UniversalEditor>

### 算法复杂度优化

<UniversalEditor title="算法复杂度优化" compare={true}>
```javascript !! js
// JavaScript: 算法优化
function findDuplicates(arr) {
    const seen = new Set();
    const duplicates = new Set();
    
    for (const item of arr) {
        if (seen.has(item)) {
            duplicates.add(item);
        } else {
            seen.add(item);
        }
    }
    
    return Array.from(duplicates);
}

// O(n) 解决方案而不是 O(n²)
const numbers = [1, 2, 3, 4, 2, 5, 6, 3, 7, 8, 1];
console.log(findDuplicates(numbers));
```

```c !! c
// C: 使用哈希表的算法优化
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAX_SIZE 1000
#define HASH_SIZE 10007

// 简单哈希函数
unsigned int hash(int key) {
    return key % HASH_SIZE;
}

// 使用哈希表查找重复项 - O(n) 而不是 O(n²)
int* find_duplicates(int* arr, int size, int* result_size) {
    int* hash_table = calloc(HASH_SIZE, sizeof(int));
    int* result = malloc(size * sizeof(int));
    *result_size = 0;
    
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        unsigned int h = hash(arr[i]);
        
        if (hash_table[h] == 0) {
            hash_table[h] = 1;
        } else if (hash_table[h] == 1) {
            // 找到重复项
            result[*result_size] = arr[i];
            (*result_size)++;
            hash_table[h] = 2; // 标记为已添加
        }
    }
    
    free(hash_table);
    return result;
}

int main() {
    int arr[] = {1, 2, 3, 4, 2, 5, 6, 3, 7, 8, 1};
    int size = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
    
    int result_size;
    int* duplicates = find_duplicates(arr, size, &result_size);
    
    printf("重复项: ");
    for (int i = 0; i < result_size; i++) {
        printf("%d ", duplicates[i]);
    }
    printf("\n");
    
    free(duplicates);
    return 0;
}
```
</UniversalEditor>

## 内存优化策略

### 内存池实现

<UniversalEditor title="内存池优化" compare={true}>
```javascript !! js
// JavaScript: 内存管理由 V8 处理
class MemoryPool {
    constructor(blockSize, poolSize) {
        this.blockSize = blockSize;
        this.poolSize = poolSize;
        this.pool = new ArrayBuffer(poolSize);
        this.freeBlocks = [];
        
        // 预分配块
        for (let i = 0; i < poolSize; i += blockSize) {
            this.freeBlocks.push(i);
        }
    }
    
    allocate() {
        if (this.freeBlocks.length === 0) {
            throw new Error('池已耗尽');
        }
        return this.freeBlocks.pop();
    }
    
    free(offset) {
        this.freeBlocks.push(offset);
    }
}

const pool = new MemoryPool(64, 1024);
const block1 = pool.allocate();
const block2 = pool.allocate();
pool.free(block1);
```

```c !! c
// C: 用于性能的自定义内存池
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define BLOCK_SIZE 64
#define POOL_SIZE 1024
#define MAX_BLOCKS (POOL_SIZE / BLOCK_SIZE)

typedef struct {
    char pool[POOL_SIZE];
    int free_blocks[MAX_BLOCKS];
    int free_count;
    int used_blocks[MAX_BLOCKS];
    int used_count;
} MemoryPool;

MemoryPool* create_memory_pool() {
    MemoryPool* pool = malloc(sizeof(MemoryPool));
    memset(pool->pool, 0, POOL_SIZE);
    
    // 初始化空闲块
    pool->free_count = MAX_BLOCKS;
    for (int i = 0; i < MAX_BLOCKS; i++) {
        pool->free_blocks[i] = i;
    }
    
    pool->used_count = 0;
    return pool;
}

void* pool_allocate(MemoryPool* pool) {
    if (pool->free_count == 0) {
        return NULL; // 池已耗尽
    }
    
    int block_index = pool->free_blocks[--pool->free_count];
    pool->used_blocks[pool->used_count++] = block_index;
    
    return &pool->pool[block_index * BLOCK_SIZE];
}

void pool_free(MemoryPool* pool, void* ptr) {
    char* char_ptr = (char*)ptr;
    int offset = char_ptr - pool->pool;
    int block_index = offset / BLOCK_SIZE;
    
    // 添加回空闲列表
    pool->free_blocks[pool->free_count++] = block_index;
    
    // 从已使用列表中移除
    for (int i = 0; i < pool->used_count; i++) {
        if (pool->used_blocks[i] == block_index) {
            pool->used_blocks[i] = pool->used_blocks[--pool->used_count];
            break;
        }
    }
}

void destroy_memory_pool(MemoryPool* pool) {
    free(pool);
}

int main() {
    MemoryPool* pool = create_memory_pool();
    
    // 分配块
    void* block1 = pool_allocate(pool);
    void* block2 = pool_allocate(pool);
    
    if (block1 && block2) {
        strcpy((char*)block1, "Hello");
        strcpy((char*)block2, "World");
        
        printf("块1: %s\n", (char*)block1);
        printf("块2: %s\n", (char*)block2);
        
        pool_free(pool, block1);
        pool_free(pool, block2);
    }
    
    destroy_memory_pool(pool);
    return 0;
}
```
</UniversalEditor>

## 性能分析工具

### 性能分析和基准测试

<UniversalEditor title="性能分析工具" compare={true}>
```javascript !! js
// JavaScript: 性能测量
function measurePerformance(fn, iterations = 1000000) {
    const start = performance.now();
    
    for (let i = 0; i < iterations; i++) {
        fn();
    }
    
    const end = performance.now();
    return end - start;
}

function optimizedFunction() {
    let sum = 0;
    for (let i = 0; i < 1000; i++) {
        sum += i;
    }
    return sum;
}

function unoptimizedFunction() {
    let sum = 0;
    for (let i = 0; i < 1000; i++) {
        sum = sum + i; // 优化较少
    }
    return sum;
}

const time1 = measurePerformance(optimizedFunction);
const time2 = measurePerformance(unoptimizedFunction);

console.log(`优化版本: ${time1.toFixed(2)}ms`);
console.log(`未优化版本: ${time2.toFixed(2)}ms`);
```

```c !! c
// C: 性能测量和分析
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <sys/time.h>

// 高精度计时器
double get_time() {
    struct timeval tv;
    gettimeofday(&tv, NULL);
    return tv.tv_sec + tv.tv_usec * 1e-6;
}

// 性能测量函数
double measure_performance(int (*func)(), int iterations) {
    double start_time = get_time();
    
    for (int i = 0; i < iterations; i++) {
        func();
    }
    
    double end_time = get_time();
    return (end_time - start_time) * 1000.0; // 转换为毫秒
}

// 优化函数
int optimized_function() {
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        sum += i;
    }
    return sum;
}

// 未优化函数
int unoptimized_function() {
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        sum = sum + i; // 优化较少
    }
    return sum;
}

int main() {
    const int iterations = 1000000;
    
    double time1 = measure_performance(optimized_function, iterations);
    double time2 = measure_performance(unoptimized_function, iterations);
    
    printf("优化版本: %.2f ms\n", time1);
    printf("未优化版本: %.2f ms\n", time2);
    printf("加速比: %.2fx\n", time2 / time1);
    
    return 0;
}
```
</UniversalEditor>

## 常见陷阱和解决方案

### 性能反模式

<UniversalEditor title="性能反模式" compare={true}>
```javascript !! js
// JavaScript: 性能反模式
function inefficientStringConcatenation() {
    let result = '';
    for (let i = 0; i < 10000; i++) {
        result += 'x'; // 每次都创建新字符串
    }
    return result;
}

function efficientStringConcatenation() {
    const parts = [];
    for (let i = 0; i < 10000; i++) {
        parts.push('x');
    }
    return parts.join(''); // 单次连接
}

// 测量差异
const start1 = performance.now();
inefficientStringConcatenation();
const end1 = performance.now();

const start2 = performance.now();
efficientStringConcatenation();
const end2 = performance.now();

console.log(`低效版本: ${(end1 - start1).toFixed(2)}ms`);
console.log(`高效版本: ${(end2 - start2).toFixed(2)}ms`);
```

```c !! c
// C: 性能反模式和解决方案
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <time.h>

// 低效: 重复调用 strlen
int inefficient_string_processing(char* str) {
    int count = 0;
    for (int i = 0; i < strlen(str); i++) { // 每次迭代都调用 strlen
        if (str[i] == 'a') count++;
    }
    return count;
}

// 高效: 缓存 strlen 结果
int efficient_string_processing(char* str) {
    int count = 0;
    int len = strlen(str); // 只调用一次
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        if (str[i] == 'a') count++;
    }
    return count;
}

// 低效: 循环中不必要的函数调用
int inefficient_loop() {
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
        sum += rand() % 100; // 循环中的函数调用
    }
    return sum;
}

// 高效: 缓存函数结果
int efficient_loop() {
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
        // 使用缓存值或内联计算
        sum += i % 100;
    }
    return sum;
}

int main() {
    char test_string[] = "这是一个包含许多字符的测试字符串";
    
    clock_t start, end;
    double cpu_time_used;
    
    // 测试字符串处理
    start = clock();
    for (int i = 0; i < 100000; i++) {
        inefficient_string_processing(test_string);
    }
    end = clock();
    cpu_time_used = ((double)(end - start)) / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("低效字符串处理: %.3f 秒\n", cpu_time_used);
    
    start = clock();
    for (int i = 0; i < 100000; i++) {
        efficient_string_processing(test_string);
    }
    end = clock();
    cpu_time_used = ((double)(end - start)) / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("高效字符串处理: %.3f 秒\n", cpu_time_used);
    
    return 0;
}
```
</UniversalEditor>

## 练习题

### 练习 1: 循环优化
优化以下 C 函数以获得更好性能：

```c
int sum_array_slow(int* arr, int size) {
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        sum = sum + arr[i];
    }
    return sum;
}
```

### 练习 2: 内存访问模式
重写以下函数使其更缓存友好：

```c
void process_matrix_slow(int matrix[1000][1000]) {
    for (int j = 0; j < 1000; j++) {
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            matrix[i][j] *= 2;
        }
    }
}
```

### 练习 3: 算法优化
将这个 O(n²) 算法优化为 O(n log n) 或更好：

```c
int find_max_difference(int* arr, int size) {
    int max_diff = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        for (int j = i + 1; j < size; j++) {
            int diff = abs(arr[i] - arr[j]);
            if (diff > max_diff) {
                max_diff = diff;
            }
        }
    }
    return max_diff;
}
```

## 性能分析总结

### 关键优化技术

1. **编译器优化**: 使用适当的编译器标志 (-O2, -O3)
2. **内联函数**: 对小的、频繁调用的函数使用 `static inline`
3. **缓存友好设计**: 按顺序模式访问内存
4. **循环优化**: 展开循环并避免在循环中调用函数
5. **内存管理**: 对频繁分配使用内存池
6. **算法选择**: 为你的用例选择合适的算法

### 性能测量

- 使用 `clock()` 或 `gettimeofday()` 进行计时
- 使用 `gprof` 或 `perf` 等工具进行分析
- 测量时间和内存使用
- 使用真实数据大小进行测试
- 考虑缓存效果和内存访问模式

### 最佳实践

- 在优化前进行分析
- 专注于最关键的代码路径
- 使用适当的数据结构
- 避免过早优化
- 使用真实数据测试优化
- 记录性能特征

## 下一步

在下一个模块中，我们将探索高级主题，包括：
- 多线程和并发
- 高级内存管理技术
- SIMD 优化
- 平台特定优化
- 实时编程考虑

本模块为你提供了优化 C 代码的基本工具和技术。记住，最好的优化通常是为你的特定用例选择正确的算法和数据结构。 